深度强化学习理论的提出为机器人控制中的动力学模型建立、环境状态信息感知等问题提供了丰富的解决思路。本书在现有的深度强化学习算法基础上，针对机器人控制中的机器人姿态平衡控制、机器人持物平衡控制、机器人抓取控制3个方面的问题展开研究，为基于深度强化学习的机器人控制问题提供一定的理论指导和技术支撑。

本书是对树莓派开发的内容进行全面升级之后的第 3 版，囊括丰富的实践示例，详细讲解树莓派的配置与管理、网络连接、操作系统及软件，以及使用Python进行树莓派开发的各项技巧，包括有关Python编程的基础知识、列表与字典、Python高级特性。同时，本书还涉及机器视觉、硬件基础、控制硬件、电机、数字输入、传感器、显示设备、音频设备、物联网、家庭自动化、Arduino等内容。本书适合程序员、计算机软硬件爱好者，以及对树莓派感兴趣的读者阅读，也适合作为树莓派相关实践课程的指导书。

本书旨在介绍代码审计及缺陷剖析的相关知识。本书首先介绍了代码检测技术和代码检测工具；然后讲述了C/C安全标准，展示了与标准不兼容的案例和兼容的案例，并对案例对应的知识点进行讲解，以帮助开发人员、评测人员理解和运用标准；接着分析了C/C语言源代码漏洞测试，展示了包含安全漏洞的案例，以及修复安全漏洞的案例；最后介绍了常见运行时缺陷，主要基于C/C案例代码进行剖析，这些运行时缺陷是在对C/C项目进行代码检测和代码审计时需要重点关注的。本书不仅适合开发人员、测试人员阅读，还适合作为相关培训机构的教材。

本书从数据科学的角度，讲解了Python和R的语言特性以及各自的优缺点，介绍了包括包、框架和工作流在内的开源生态系统，分析了Python和R分别适用于哪些业务场景，并通过真实的案例演示如何在单个工作流中集成Python与R，使两种语言充分发挥优势，改善业务应用的效果。本书还提供了Python和R的对照翻译，帮助读者在两种语言间快速切换。本书适合数据科学领域有一定Python或R基础的开发人员阅读，能够帮助读者探索完成数据科学任务的新方法并改善应用效果。

《Java分布式中间件开发实战》首先从单体架构应用讲起，继而引出分布式系统框架，然后介绍分布式系统的设计原则，以及分布式系统服务调用与数据访问方法，接着介绍基于分布式系统的多业务场景下分布式事务和分布式锁的使用，以及如何利用消息中间件对业务进行解耦，并介绍分布式系统的服务治理、日志收集和系统监控等内容，最后介绍当下流行的云平台部署的相关知识，包括Docker容器、Kubernetes编排，以及持续集成与部署等。《Java分布式中间件开发实战》共11章，涵盖的主要内容有分布式系统的理论知识，分布式系统服务间调用与数据访问，分布式事务与分布式锁，分布式消息中间件RocketMQ与Kafka，分布式系统服务治理、监控与日志收集，Docker容器技术和Kubernetes编排框架，Git、GitLab和Jenkins等持续集成与部署的相关知识。《Java分布式中间件开发实战》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合有Java开发基础的中间件入门与进阶读者阅读，也适合互联网领域从事分布式系统开发的相关人员阅读，还适合相关培训机构的学员作为参考书。

《R语言统计分析实战》侧重于应用，详细介绍R语言多个常用包的使用方法，以及多个统计方法与统计机器学习模型的实现，并介绍多个领域统计方法的应用。通过《R语言统计分析实战》，可以帮助读者快速掌握常用统计方法是如何通过R语言实现的，并进一步将其应用到学习和工作之中。《R语言统计分析实战》不执着于理论知识的精深探索，而是侧重于统计方法的实现与应用，是一本实用性很强的R语言统计分析参考读物。《R语言统计分析实战》共11章，分为4篇。第1篇“R语言基础”，系统地介绍R语言的基础知识，包括R语言的安装、基本语法、相关包和数据可视化等内容；第2篇“R语言统计分析”，介绍统计分析和统计模型的相关知识，包括统计方法、统计机器学习、假设检验和贝叶斯统计等内容；第3篇“R语言统计分析应用”，介绍统计分析方法在实际场景中的应用，包括商业领域的A/B测试、营销领域的统计分析和信用评分模型开发等内容；第4篇“可重复性探索和实践”，介绍可重复性问题，主要包括RMarkdown文档创建和Shiny数据可视化等内容。《R语言统计分析实战》通俗易懂，示例丰富，实用性强，特别适合R语言统计分析入门与进阶读者阅读，也适合数据科学领域的其他从业者阅读。另外，《R语言统计分析实战》还适合作为统计分析、机器学习和数据分析等领域的培训用书。

本书首先介绍了情景感知计算相关概念及其服务系统的特征和架构、本体相关理论，以此为基础，研究了基于分层本体的情景建模理论和方法，提出了基于本体分层结构和概念映射机制的情景本体构建和评估方法、基于本体集成的情景建模、基于本体和SWRL的情景推理等方法，并讨论了其在医药服务、社交网络及个性化推荐等方面的应用。最后，还讨论了基于情景本体模型的情景质量元模型的构建及相应的管理问题。

本书是Python数学分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了与时俱进，作者也在对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容，用以介绍一些新特性、新工具及方法。本书第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

《Python办公自动化从入门到精通》讲解如何使用Python技术实现自动化办公。《Python办公自动化从入门到精通》分为两大部分，共19章。第1部分为基础语法，即从基础入门开始介绍Python语言的基础语法知识，内容对应第1章～第6章，包括初识Python、Python语法元素、程序控制语句、组合数据类型、函数、类。第2部分为高阶办公，即使用Python语言实现办公操作，内容对应第7章～第19章，包括操作文件、库、操作文件夹、操作Excel文件、操作Word文件、操作PPT文件、操作PDF文件、操作HTML网页、网络爬虫、自动收发邮件、聊天机器人和二维码、控制鼠标和键盘、批量处理视频。除第1章外，每一章都包含项目案例，并且在项目案例中详细分析代码的设计思路和编写过程。《Python办公自动化从入门到精通》适用人群为需要入门Python编程的学生和需要提高办公效率的工作人员、网络信息技术人员、视频剪辑技术人员等。

本套书是基于当前少儿编程市场上流行的Python编程语言进行课程设计的。第一个分册（基础篇）的定位是打好编程基础，后面三个分册的定位为基础知识的三个应用方向（程序绘画、游戏设计、界面应用设计）。在知识点选取、案例选取、关注角度方法上下功夫，力求既教知识又教方法、既精简又高效、既夯实基础又发挥创造、既有趣又易学。